2025年开发者最佳AI编程工具

1. 2025年开发者必备的AI编码工具介绍 [0]

1. 演示者在30分钟内构建了一个订阅跟踪应用程序 [0]。
2. 一年前，这可能需要一个周末甚至更长时间 [1]。
3. 令人惊讶的是，AI现在生成了公司中50%以上的新编写代码 [3]。
4. 然而，大多数开发者不知道哪些AI工具真正有效 [4]。
5. 演示者分享了过去两年使用AI工具的经验 [5]。
6. 演示者将展示能提高个人和团队生产力的确切工具 [5]。
7. 最后，演示者将分享开发者使用AI工具时犯的最根本错误 [6]。

2. AI编码工具分类：对话助手 [7]

1. 对话助手是永不休息、不评判问题的编码伙伴 [8]。
2. 它们了解每种编程语言 [8]。

2.1. 具体的对话助手工具 [9]

1. ChatGPT [9]

   1. 这可能是大多数人开始使用AI的地方 [9]。
   2. 输入问题即可获得答案 [10]。
   3. 2022年感觉像魔法，现在已是常态 [11]。
   4. 可用于规划应用架构、生成代码、编写单元测试、修复错误等 [12]。

2. Claude [13]

   1. 如果要选择一个对话助手，演示者会选择Claude [13]。
   2. 演示者在过去两年中一直使用它，并且从未关闭该应用 [14]。

3. Gemini (Google) [15]

   1. 这是一个第三选项 [15]。
   2. 较新的模型令人印象深刻 [16]。
   3. 演示者使用它来获取第二意见 [16]。

4. 工具的免费使用情况 [17]

   1. ChatGPT、Claude和Gemini都是免费的 [17]。
   2. 它们有每日限制，但达到限制后可以切换使用其他工具 [18]。

3. AI编码工具分类：代理式开发环境 (Agentic Environments) [20]

1. 下一类工具拥有整个代码库的完整上下文 [20]。
2. 它们能像阅读你的思想一样工作 [20]。
3. 这些工具被称为代理 (Agents) [21]。
4. 它们拥有整个项目的上下文，可以在几秒钟内生成代码、调试和重构 [22]。

3.1. 具体的代理式开发环境工具 [23]

1. Cursor [23]

   1. 它是目前最流行的工具 [23]。
   2. 它是VS Code的一个分支，内置了AI超能力 [24]。
   3. 功能包括：按Tab键进行代码补全、在聊天中提问、使用AI进行内联编辑、使用代理模式生成完整功能、连接到MCP服务器等 [25]。
   4. 高级开发者会非常喜欢它 [26]。

2. Warp [27]

   1. 这是一个代理式开发环境 [28]。
   2. 用户可以用自然语言描述想要构建的内容 [29]。
   3. Warp会编写代码、运行命令、连接到MCP服务器并处理部署 [29]。
   4. 它在执行过程中会让你保持控制 [29]。
   5. Warp的突出之处在于可以并行运行多个代理 [30]。
   6. 这种并行运行功能在Cursor等工具中仍处于测试阶段 [30]。
   7. 例如，一个代理构建前端功能，另一个构建后端API，第三个同时调试并实施修复 [31]。
   8. 演示者展示的订阅跟踪应用就是完全使用Warp以这种方式构建的 [32]。

3. 其他工具 [33]

   1. Vinsurf：另一个VS Code分支，具有可靠的AI功能、出色的UI [33]。
   2. VS Code：原始编辑器，通过GitHub Copilot和新的AI功能不断改进 [33]。
   3. 代理环境方面还有Cloud Code、OpenAI的Codeex CLI和最近的Google Gemini CLI [34]。

4. AI编码工具分类：应用构建器和设计转代码 [35]

1. 应用构建器 (App Builders) 倾向于无代码或低代码方法 [35]。

4.1. 应用构建器工具 [37]

1. Bold 和 Lovable 是两个佼佼者 [37]。
2. 两者都允许用户输入提示，然后观察整个应用被创建 [38]。
3. Lovable只支持React [39]。
4. Bold支持React、View、Swelt、Expo等更多框架 [39]。

4.2. 设计转代码工具 (Design to Code) [41]

1. Fusion by Builder IO [42]
   1. 它可以接收Figma设计，并自动将其转化为生产就绪的代码 [41]。
   2. 生成的代码会遵循现有代码库的模式 [41]。
   3. 演示者在Builder.io工作，因此该工具很特别 [43]。
   4. 演示者将其归类为“设计转代码”类别，因为它在这方面独一无二 [44]。
   5. 它的能力与Cursor、Lovable、Bold等AI工具不相上下 [45]。
   6. Fusion能理解用户的设计系统和API [46]。
   7. 用户可以像在Figma中调整设计一样可视化编辑代码 [47]。
   8. Fusion在两周前刚刚发布 [48]。

5. AI编码工具分类：代码质量、安全和调试 [51]

1. AI代码生成的一个常见问题是开发者需要花费时间检查代码质量 [51]。
2. 现在AI也可以完成这项工作 [52]。

5.1. 代码审查和安全工具 [52]

1. Code Rabbit [52]

   1. 它进行逐行代码审查 [52]。
   2. 它会从用户反馈中学习并随着时间改进 [52]。
   3. 它能捕获安全问题 [53]。
   4. 它可以为复杂的更改生成清晰的PR摘要 [53]。
   5. 它具有代理式聊天功能，可自动化代码更改和单元测试 [53]。
   6. 它可以直接集成到Git工作流中 [54]。
   7. 它也集成到Cursor和带有GitHub Copilot的VS Code等AI IDE中 [54]。

2. Snyk [55]

   1. 它专注于整个开发过程中的安全扫描 [55]。
   2. 它持续监控代码、依赖项、容器和基础设施是否存在问题 [56]。
   3. 除了警报，它甚至提供自动化修复 [57]。

5.2. 调试工具 [58]

1. 即使代码审查完美，生产环境仍会崩溃 [58]。
2. 幸运的是，现在也有AI调试工具 [59]。
3. 开发者经常遇到用户报告错误但没有提供有用细节的问题 [60]。
4. JAM [61]
   1. 使用JAM，用户只需发送一个录屏链接 [61]。
   2. 用户点击链接，展示发生的问题 [62]。
   3. AI会自动生成适当的错误报告 [62]。
   4. 报告包含重现步骤、网络日志、控制台详细信息、浏览器信息等调试所需的一切 [62]。
   5. 用户甚至可以要求AI建议修复方案 [63]。

6. AI编码工具分类：文档生成 [64]

1. 文档是几乎所有开发者都害怕的事情 [64]。
2. AI使文档工作变得可以忍受 [65]。
3. Mintify [66]
   1. 它读取代码库并自动生成文档 [66]。
   2. AI扫描代码，理解其功能，并创建保持最新的综合文档 [67]。
   3. 它内置了AI聊天功能，用户可以直接询问文档相关问题 [68]。
   4. Mintify比其他工具更昂贵 [69]。
   5. 它专为团队和组织设计 [69]。
   6. 如果公司正在寻找此类工具，Mintify是一个很好的选择 [70]。

7. 赞助商：Scribba - 学习构建AI产品 [71]

1. 比使用这些AI工具更好的事情是构建自己的AI工具 [71]。
2. Scribba是本次视频的赞助商 [72]。
3. Scribba推出了全栈开发者路径 [73]。
4. 该路径涵盖HTML、CSS、JavaScript、TypeScript、React、NodeJS等所有内容 [73]。
5. 他们有一个专门的AI工程模块，教授如何构建AI产品 [74]。
6. 学生将学习使用OpenAI的API、使用向量数据库和AI代理等 [75]。
7. 学习过程中会构建真实项目 [76]。
8. 学习体验独特：可以在同一窗口观看视频和编辑代码 [77]。
9. 还可以接受挑战和回溯代码更改 [78]。
10. 描述中的链接提供订阅20%的折扣 [79]。

8. 开发者使用AI工具的根本性错误：缺乏上下文工程 [80]

1. 演示者将分享开发者使用AI工具时犯的最根本错误 [80]。

2. 错误：他们将提示视为快速任务描述 [81]。

   1. 例如：“构建一个登录组件”或“修复这个错误” [82]。
   2. 他们期望奇迹发生 [83]。

3. 真相：在每个严肃的AI应用中，都存在上下文工程 (Context Engineering) [85]。

   1. 上下文工程既是艺术也是科学 [85]。

4. 科学部分：需要以正确的格式向AI提供正确的信息 [86]。

   1. 这包括任务描述、良好输出的示例、项目中的相关代码、错误日志、编码标准等 [87]。
   2. 基本上是AI理解特定情况所需的一切 [87]。
   3. 上下文太少，AI无法有效工作 [88]。
   4. 太多不相关的上下文会浪费tokens并损害性能 [89]。

5. 艺术部分：理解AI心理学 [90]。

   1. AI心理学是真实存在的 [90]。
   2. 这包括知道如何构建提示，让AI逐步思考问题 [91]。
   3. 知道何时需要具体，何时需要创造性 [91]。
   4. 知道如何将复杂问题分解为更小的块 [91]。

6. 建议：下次使用AI工具时，不要只抛出一个快速提示 [92]。

   1. 思考AI需要什么上下文 [93]。
   2. 给出示例，告知代码库结构，并解释约束条件 [94]。
   3. 单行提示和精心设计的提示之间的区别，通常是平庸代码和节省数小时工作的代码之间的区别 [95]。